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Descripción del Proyecto

libagf is a library of variable-bandwidth kernel estimators for statistical classification, PDF estimation, and interpolation/non-linear regression using both Gaussian kernels and k-nearest-neighbours. Statistical classification allows the use of a pre-trained model for considerable speed gains. Also included are clustering algorithms. It includes command line executables as well as easy-to-use libraries.

System Requirements

System requirement is not defined
Information regarding Project Releases and Project Resources. Note that the information here is a quote from Freecode.com page, and the downloads themselves may not be hosted on OSDN.

2012-12-13 07:49
0.9.5

Esta versión tiene un nuevo comando para generar la función de la característica de operación relativa (ROC). También hay un script de shell para validar las estimaciones de la función de densidad de probabilidad. Muchos errores han sido encontrados y corregido.
This release has a new command for generating the Relative Operation Characteristic (ROC) function. There is also a shell script for validating probability density function estimates. Many bugs have been found and corrected.

2011-11-28 07:20
0.9.4

Todo excepto las rutinas de I/O ha sido basado en plantilla. Con excepción de los utilizados en rutinas externas, los tipos de variables en las rutinas principales ahora son controlados con typedefs global, con cada clase de variable de un tipo diferente. Ahora sólo se admiten diferentes métricas en las rutinas donde tiene sentido: KNN clasificación e interpolación de KNN. Las funciones ahora requieren un puntero a la métrica deseada. La rutina nfold ahora soporta interpolación. Tenga en cuenta que esto es todavía no bien probado (si en absoluto).
Everything except the I/O routines has been templated. With the exception of those used in external routines, variable types in the main routines are now controlled with global typedefs, with each class of variable having a different type. Different metrics are now only supported in the routines where they make sense: KNN classification and KNN interpolation. The functions now require a pointer to the desired metric. The nfold routine now supports interpolation. Note that this is still not well tested (if at all).

2007-11-06 16:18
0.9

Esta versión incluye una guía de inicio rápido básica para los nuevos usuarios en marcha y funcionando, así como una discusión más profunda de la teoría. Los algoritmos de clasificación son estables y corren muy bien.
Tags: Initial freshmeat announcement
This release includes a basic quickstart guide to
get new users up and running as well as a more in
depth discussion of the theory. Classification
algorithms are stable and run very well.

Project Resources